Попробовал, наконец, разработку на Blazor. Это такой фреймворк под .NET, который позволяет писать фронтенд на C#. Работает он двумя способами: либо собирает весь проект в WebAssembly, и бедный пользователь грузит себе мегабайтную dll, либо устанавливает клиент-серверное соединение через SignalR и шлёт клиенту информацию об обновлённых DOM-элементах.
Вот вторую то я и пробовал. Казалось бы — каждое нажатие кнопки требует отправить на сервер запрос и получить ответ. Никогда такого не было! Но субъективно разницы во времени отклика нет (потому что веб и так достаточно медленный, хаха).
Фронтенд-часть пишется очень похоже на JSX: вёрстка реактивно вперемешку с кодом. Когда-то я очень ругал React за такой подход, потому что каша. Но нетипизированный JS по-умолчанию каша, а здесь же по факту получается очень удобно: статический анализ не даёт тебе делать ошибки и писать ерунду.
Но приятный полноценный язык программирования вместо JavaScript это лишь вишенка на торте. Самое крутое — вся сила серверного кода с полноценной возможностью обращения к базе данных, шеринг моделей данных между сервером и клиентом, и, наконец, Dependency Injection любого серверного модуля в «клиент»! То есть вы не просто пишете одно приложение вместо двух, вы ещё и получаете отсутствие ошибок при каком-нибудь изменении моделей API, когда сервер стал отдавать не то, что ожидает клиент. Вам вообще теперь не нужен API, достаточно закодить нужную функцию на серваке и инжектировать её в нужный фронтенд-модуль.
Это супер удобно, супер быстро, супер устойчиво к ошибкам. Теперь не хочется возвращаться даже на вполне крутой Vue 3. Но, система пока новая, она не обросла решениями от комьюнити, а браузерный API всё равно придётся дергать через JavaScript Interop. Для совсем кайфа нужно подождать годик, поскольку развитие идёт довольно быстро. Например, там нет очень нужного в таком деле hot reload, но в .NET 6 он уже анонсирован, и вроде как есть в превью, а релиз в ноябре.
#dev
#svelte
Foundry Local lets you run powerful AI models directly on your own computer without needing an Azure subscription or internet connection. This means your data stays private and secure because everything happens locally on your device. It automatically picks the best model version for your hardware, whether you have a GPU, NPU, or just a CPU, ensuring fast and efficient performance. You can easily install it on Windows or macOS, run models via simple commands, and integrate AI into your apps using SDKs for Python, C#, or JavaScript. This gives you full control, reduces costs, and speeds up AI tasks without relying on the cloud.
https://github.com/microsoft/Foundry-Local
#typescript#svelte#sveltekit#tailwindcss#tauri
Epicenter is a free, open-source set of local-first apps that let you own and control your data by storing everything—notes, transcripts, chats—in one simple folder using plain text and SQLite. You can use any AI model you want, customize tools, and access your data anywhere without relying on cloud services. Key apps include Whispering, which transcribes your speech locally, and epicenter.sh, a personal assistant that helps you search and interact with your data. This setup gives you privacy, flexibility, and full control over your information, avoiding locked, siloed apps and data traps. It’s great for anyone who values data ownership and open software.
https://github.com/epicenter-so/epicenter
#typescript#chatgpt#hacktoberfest#huggingface#llm#svelte#svelte_kit#sveltekit#tailwindcss#typescript
Chat UI is an open-source chat interface built with SvelteKit that lets you easily connect to different AI language models using any service that works with the OpenAI API format, such as Hugging Face, llama.cpp, Ollama, or OpenRouter[5]. You can quickly set it up on your computer by cloning the project, setting a few environment variables (like your API key and database connection), and running simple commands to start the app—no need to be an expert[5]. The main benefit is that you get a modern, customizable chat app that works with many AI models, making it simple to experiment, build, and share your own AI-powered chat experiences without starting from scratch.
https://github.com/huggingface/chat-ui
#python#agplv3#education#flashcards#foreign_language#hacktoberfest#hacktoberfest2022#language_learning#python#second_language_acquisition#spaced_repetition#svelte
LibreLingo is a free, community-driven language-learning platform offering courses like Spanish, German, and French through interactive exercises, spaced repetition, and progress tracking across devices, while allowing users to contribute and modify content for a collaborative learning experience[1][4][5].
https://github.com/kantord/LibreLingo
#typescript#ai#ai_chatbot#angular#chat#chatbot#chatgpt#cohere#component#files#huggingface#image#nextjs#openai#react#react_chatbot#solid#speech#svelte#vue
Deep Chat is an easy-to-add AI chat tool for your website that connects with popular AI services like ChatGPT and HuggingFace or your own custom APIs using just one line of code. It supports text, voice input, speech-to-text, text-to-speech, file sharing, webcam photos, and audio recording, making conversations more interactive. You can customize everything from avatars to message styles and run small AI models directly in the browser without servers. It works with major web frameworks and offers features like local message storage and focus mode for a modern chat experience. This helps you quickly add a powerful, flexible AI chatbot that fits your needs and improves user engagement.
https://github.com/OvidijusParsiunas/deep-chat
#svelte#component#component_library#components#css#css_components#css_framework#daisyui#design_pattern#design_system#design_systems#postcss#svelte#tailwind#tailwind_css#tailwindcss#ui_design#ui_framework#ui_kit#ui_library#ui_pattern
daisyUI is a popular, free, and open-source component library for Tailwind CSS. It helps you build faster by providing useful class names for common UI elements like cards and calendars. This means you write less code and can focus on designing your interface more efficiently. daisyUI is also very customizable and works well with Next.js, adding no extra JavaScript to your projects, which keeps them fast and efficient. Overall, using daisyUI simplifies your development process and makes your projects more maintainable.
https://github.com/saadeghi/daisyui